論文の概要: 3D Skeleton-Based Action Recognition: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00915v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 09:04:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.789505
• Title: 3D Skeleton-Based Action Recognition: A Review
• Title（参考訳）: 3Dスケルトンに基づく行動認識 : 概観
• Authors: Mengyuan Liu, Hong Liu, Qianshuo Hu, Bin Ren, Junsong Yuan, Jiaying Lin, Jiajun Wen,
• Abstract要約: 3Dスケルトンに基づく行動認識は、コンピュータビジョンの分野において顕著な話題となっている。 以前のレビューでは主にモデル指向の視点を採用しており、しばしば骨格に基づく行動認識に関わる基本的なステップを無視している。 本稿では,骨格に基づく行動認識を理解するための包括的,タスク指向のフレームワークを提案することによって,これらの制約に対処することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.0580120274659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the inherent advantages of skeleton representation, 3D skeleton-based action recognition has become a prominent topic in the field of computer vision. However, previous reviews have predominantly adopted a model-oriented perspective, often neglecting the fundamental steps involved in skeleton-based action recognition. This oversight tends to ignore key components of skeleton-based action recognition beyond model design and has hindered deeper, more intrinsic understanding of the task. To bridge this gap, our review aims to address these limitations by presenting a comprehensive, task-oriented framework for understanding skeleton-based action recognition. We begin by decomposing the task into a series of sub-tasks, placing particular emphasis on preprocessing steps such as modality derivation and data augmentation. The subsequent discussion delves into critical sub-tasks, including feature extraction and spatio-temporal modeling techniques. Beyond foundational action recognition networks, recently advanced frameworks such as hybrid architectures, Mamba models, large language models (LLMs), and generative models have also been highlighted. Finally, a comprehensive overview of public 3D skeleton datasets is presented, accompanied by an analysis of state-of-the-art algorithms evaluated on these benchmarks. By integrating task-oriented discussions, comprehensive examinations of sub-tasks, and an emphasis on the latest advancements, our review provides a fundamental and accessible structured roadmap for understanding and advancing the field of 3D skeleton-based action recognition.
• Abstract（参考訳）: 骨格表現の固有の利点により、3D骨格に基づく行動認識はコンピュータビジョンの分野において顕著な話題となっている。 しかし、以前のレビューでは主にモデル指向の視点を採用しており、しばしば骨格に基づく行動認識に関わる基本的なステップを無視している。 この監視は、モデル設計以上の骨格に基づく行動認識の重要な要素を無視し、タスクのより深く、より本質的な理解を妨げる傾向にある。 このギャップを埋めるために,我々は骨格に基づく行動認識を理解するための包括的でタスク指向のフレームワークを提案することで,これらの制限に対処することを目指している。 まずタスクを一連のサブタスクに分解し、モーダリティの導出やデータ拡張といった前処理ステップに特に重点を置いていく。 その後の議論は、特徴抽出や時空間モデリング技術を含む重要なサブタスクへと発展していった。 基本的な行動認識ネットワーク以外にも、ハイブリッドアーキテクチャ、Mambaモデル、大規模言語モデル(LLM)、生成モデルといった最近の高度なフレームワークも注目されている。 最後に、これらのベンチマークで評価された最先端のアルゴリズムの分析とともに、パブリックな3Dスケルトンデータセットの包括的概要を示す。 タスク指向の議論,サブタスクの総合的な検証,そして最新の進歩に重点を置くことで,我々は,3Dスケルトンに基づく行動認識の分野の理解と発展のための基本的でアクセスしやすい構造化されたロードマップを提供する。

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